Português
Ementa Econometria de Painel
Professor: Igor Viveiros
Ementa:
1) Econometria de painel: estimador de efeitos fixos, estimador de efeitos aleatórios. Testes de validação dos modelos e análise dos resíduos. 2) Avaliação de políticas públicas: descontinuidade. Diferenças em diferenças e regressões em descontinuidade.
Sobre o curso:
A Econometria de dados em painel é um conjunto de técnicas que busca modelar informações de várias unidades amostrais distintas (indivíduos, empresas, municípios, etc) acompanhadas ao longo do tempo. Uma das vantagens da estimação com dados em painel é a capacidade de considerar a existência de heterogeneidade individual. Assim, os dados em painel sugerem a existência de características diferenciadoras dos indivíduos,
entendidos como unidades estatísticas básicas. Tais características podem ou não ser constantes ao longo do tempo. Estudos baseados apenas na variabilidade temporal ou apenas na variabilidade seccional falham em identificar tal heterogeneidade e, quase sempre, produzirão resultados enviesados. Trata-se, portanto, de uma forma muito rica de informações e bastante utilizada em avaliações de efeitos de políticas seguintes públicas. pontos: Para atingir tais objetivos, estimador de efeitos fixos, o curso abordará os estimador de efeitos aleatórios, testes de hipóteses e análises dos resíduos.
O modelo de diferenças em diferenças (DID) é uma abordagem estatística amplamente utilizada nas ciências sociais para avaliar o impacto causal de políticas, programas ou eventos em um determinado resultado. Essa metodologia é particularmente útil quando não é possível realizar um experimento controlado aleatório, onde os indivíduos são aleatoriamente atribuídos a um grupo de tratamento ou a um grupo de controle. A ideia básica por trás do modelo de diferenças em diferenças é comparar as mudanças ao longo do tempo em um grupo de tratamento que foi exposto à política ou evento de interesse com as mudanças em um grupo de controle semelhante que não foi exposto. A diferença entre essas mudanças é a estimativa do efeito causal da política ou evento em estudo.
As regressões em descontinuidade (RDD – Regression Discontinuity Design) também buscam avaliar o impacto causal de uma política, programa ou intervenção mas aproveitando a existência de mudanças abruptas que ocorrem em um determinado ponto de corte ou
“limiar”. Esse método é particularmente útil quando há um critério claro e exogenamente definido
para a alocação dos tratamentos. A ideia central da análise em RDD é comparar os resultados de indivíduos que estão próximos ao limiar e, portanto, foram tratados,
com os resultados daqueles que estão próximos, mas abaixo do limiar e, portanto,
não foram tratados. Ao controlar fatores não observados e tendências gerais, o RDD permite identificar o efeito causal da política ou intervenção em estudo.
Todos os modelos acima serão discutidos e explorados utilizando o software R como ferramenta.
O curso pressupõe que os alunos tenham um conhecimento de análise
de regressão múltipla, inferência estatística e um mínimo de R.
Bibliografia:
Angrist, Joshua D., and Jörn-Steffen Pischke. 2009. Mostly Harmless
Econometrics: An Empiricist’s Companion. Princeton University Press,
Kleiber, C., and A. Zeileis. 2008. Applied Econometrics with R. Springer.
Wooldridge, J. M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. The MIT Press.
Stock, J. H., and M. W. Watson. 2007. Introduction to Econometrics. Pearson Education.